Python 车型车速检测

### 车辆类型和速度检测的图像处理与算法实现

#### 使用Python进行车辆类型的检测

为了实现车辆类型的检测，可以采用基于深度学习的目标检测框架YOLO（You Only Look Once）。该方法能够高效地识别不同类别的车辆。通过训练好的YOLO模型可以直接应用于新图片中的车辆分类任务。

from imageai.Detection import ObjectDetection
import os

execution_path = os.getcwd()
detector = ObjectDetection()

# 加载预训练模型
detector.setModelTypeAsYOLOv3()  
detector.setModelPath(os.path.join(execution_path , "yolov3.pt"))  # 下载官方提供的权重文件
detector.loadModel()

custom_objects = detector.CustomObjects(car=True, truck=True, bus=True)

detections = detector.detectCustomObjectsFromImage(
    input_image=os.path.join(execution_path , "input.jpg"),
    output_image_path=os.path.join(execution_path , "output.jpg"),
    custom_objects=custom_objects,
    minimum_percentage_probability=60
)
for eachObject in detections:
    print(eachObject["name"] + " : " + str(eachObject["percentage_probability"]))

此代码片段展示了如何利用`imageai`库加载YOLO v3模型并对输入图像执行车辆类别预测[^2]。

#### 计算车速的方法论

对于车速测量而言，在两个连续帧之间追踪同一辆车的位置变化，并结合摄像头参数以及实际距离信息可估算出其行驶的速度。具体来说：

- 需要获取两幅时间戳不同的画面；
- 找到这两张照片里相同ID编号的对象位置坐标；
- 利用车牌或其他特征点匹配技术确认为同一个小轿车；
- 应用三角函数计算位移向量长度；
- 将像素单位转换成物理世界里的米/秒形式；

这里给出一段简化版伪代码用于说明上述逻辑流程：

def calculate_speed(object_positions_frame_1, object_positions_frame_2, time_interval_seconds):
    speeds = []
    
    for obj_id in set().union(*object_positions_frame_1.keys(), *object_positions_frame_2.keys()):
        pos1 = object_positions_frame_1.get(obj_id)
        pos2 = object_positions_frame_2.get(obj_id)
        
        if not all([pos1, pos2]):
            continue
        
        dx = abs(pos2['x'] - pos1['y'])

        distance_pixels = ((dx ** 2) + (dy ** 2)) ** .5
        real_world_distance_meters = convert_pixel_to_meter(distance_pixels)
        speed_ms = real_world_distance_meters / float(time_interval_seconds)
        
        speeds.append({
            'id': obj_id,
            'speed': round(speed_ms * 3.6, 2),  # Convert m/s to km/h
        })
    
    return speeds


def convert_pixel_to_meter(pixels):
    """假设已知每像素对应的实际宽度"""
    known_width_in_meters_per_pixel = ...  # 这是一个常数值，取决于相机校准情况
    meters = pixels * known_width_in_meters_per_pixel
    
    return meters

这段代码实现了基本的时间差分法来估计移动物体的速度[^1]。